自動運転車が公道を走るのを妨げているものは何でしょうか?

イーロン・マスク氏は、テスラが2020年末までに完全自動運転車を開発すると繰り返し強調している。 「ここには小さな問題がたくさんあります。最大の課題は、これらすべての小さな問題をどうやって解決し、統一されたシステムに統合するかということです。」

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人間の介入なしに走行中のさまざまな状況に対処できる自動車（業界では「レベル5の自動運転」として知られている）は近づいているかもしれませんが、実際に道路上で安全かつ合法的に運転できる自動運転車を製造することは別の問題です。

完全自動運転車がまだ実用化されていない理由は、まだ多くの根本的な課題が残っているからです。最も根本的な 5 つの障害を見てみましょう。

1. センサー

自動運転車はさまざまなセンサーを使って周囲を「見る」ことで、歩行者、他の車両、道路標識などの物体をシステムが検出できるようにします。カメラは車の視界を確保し、ライダーは物体と車両間の距離を測定し、レーダーは物体を検出し、その速度と方向を追跡します。

これらのセンサーは車の制御システム、つまりコンピューターに継続的にデータを送信し、どこにハンドルを切るか、いつブレーキをかけるかを決定します。完全自律走行車には、人間の介入を必要とせずに、あらゆる状況や環境下で物体、距離、速度、その他の指標を正確に検出できる一連のセンサーが必要です。

しかし、悪天候、交通渋滞、落書きのある道路標識などは、センサーの認識機能に悪影響を及ぼす可能性があります。テスラが使用するレーダーは悪天候の影響を受けにくいものの、完全自動運転車に必要な厳格なレベルの物体検出には依然として対応できない。

現状では、テスラの「オートパイロット」レベル2自動運転は、今年7月に駐車中の他の車両との衝突事故を含む多くの事故を引き起こしている。同社のセンサーは、全天候型の運転シナリオに対応するにはまだまだ長い道のりがあることが判明した。

2. 機械学習

ほとんどの自動運転車は、人工知能と機械学習を使用してセンサーからのデータを処理し、その組み合わせに基づいて次の動きに関する具体的な決定を下します。これらのアルゴリズムは、システムがセンサーによって検出されたオブジェクトを識別し、トレーニング経験に基づいて歩行者や街灯などに分類するのに役立ちます。最後に、車はこの情報を使用して、検出された物体を回避する必要があるかどうか、ブレーキをかけるか曲がるかなど、次にどのようなアクションを取るべきかを決定します。

将来的には、機械が人間の運転手よりも効率的に物体を検出し、分類できるようになるかもしれません。しかし、少なくとも現時点では、自動車に使用されている機械学習アルゴリズムには、安全性に関する十分な証拠がまだ欠けています。機械学習アルゴリズムをどのようにトレーニング、テスト、検証するかについては、標準化団体の間でも、さらには自動運転業界全体でもコンセンサスが得られていません。

3. オープンロード

公道に出ると、自動運転車は学習プロセスを継続します。新しい道路を走行し、トレーニング中に遭遇したことのない物体を検出し、それに応じてソフトウェアを更新します。

では、システムが検証済みバージョンと同じセキュリティを常に確保するにはどうすればよいでしょうか?すべての新しい学習結論が安全で信頼できるものであり、システムが以前に獲得した安全性の知識を忘れないことを証明できなければなりません。残念ながら、現在、業界内でこの問題に対する統一された解決策は存在しません。

4. 規制要件

自動運転の分野に限らず、自動運転システムに関する十分な基準や規制を制定している業界はまだありません。現在の自動車の安全性に関する標準的な前提は、緊急時にはドライバーが直ちに運転を引き継ぐことができるはずだということです。

自動運転車の場合、規制は自動車線維持システムなどの特定の特殊機能のみを対象としています。自動運転車を含む自律走行システムに関しては、国際標準でいくつかの関連要件が定められているものの、先に述べたセンサー、機械学習、行動学習の問題はまだ解決されていません。

したがって、認められた規制や基準がない限り、安全かどうかに関わらず、自動運転車は公道で正常に走行する権利はありません。

5. 社会的受容

テスラの現在の自動操縦機能は、いくつかの事故を引き起こしている。結果として生じる社会的受容性の低さの問題は、そのような製品を購入しようとするユーザーだけでなく、そのようなユーザーと道路を共有する他の交通参加者からも生じます。

自動運転車の導入と採用に関する決定には国民が関与する必要がある。このリンクがない場合、このテクノロジーは一般の人々によってブロックされる可能性があります。

最初の 3 つの課題に対処して初めて、最後の 2 つのハードルを克服できる可能性が生まれることは明らかです。現在、業界のすべての関係者が、完全自動運転車を発売する最初のメーカーとなることを競い合っています。しかし、自動車の安全性に関する合意に達し、安全性の証明を提供し、規制当局と国民の協力を通じて承認を得ることができなければ、自動運転車は今後何年もテスト段階にとどまることになるでしょう。

マスク氏のような起業家にとって、この状況は間違いなく苛立たしいものだ。しかし、困難があるからこそ、安全性、セキュリティ、規制、受容などの分野で最初にブレークスルーを達成したメーカーが新たな巨人へと成長し、まったく新しい時代をリードすることができるのです。